package com.dbh.alg.algorithm.hot100.多维动态规划;

/**
 * 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。
 * <p>
 * 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。
 * <p>
 * 例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。
 * 两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。
 * <p>
 *
 *
 * 示例 1：
 *
 * 输入：text1 = "abcde", text2 = "ace"
 * 输出：3
 * 解释：最长公共子序列是 "ace" ，它的长度为 3 。
 * 示例 2：
 *
 * 输入：text1 = "abc", text2 = "abc"
 * 输出：3
 * 解释：最长公共子序列是 "abc" ，它的长度为 3 。
 * 示例 3：
 *
 * 输入：text1 = "abc", text2 = "def"
 * 输出：0
 * 解释：两个字符串没有公共子序列，返回 0 。
 *
 *
 * 提示：
 *
 * 1 <= text1.length, text2.length <= 1000
 * text1 和 text2 仅由小写英文字符组成。
 */
public class Leetcode143_最长公共子序列 {

    public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
        char[] s = text1.toCharArray();
        char[] t = text2.toCharArray();
        int n = s.length;
        int m = t.length;

        // 创建动态规划表，f[i][j]表示text1前i个字符和text2前j个字符的最长公共子序列长度
        // 这里使用n+1和m+1是为了方便处理边界情况，f[0][j]和f[i][0]都初始化为0
        int[][] f = new int[n + 1][m + 1];

        // 填充动态规划表
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                if (s[i] == t[j]) {
                    // 如果当前字符相同，最长公共子序列长度加1
                    f[i + 1][j + 1] = f[i][j] + 1;
                } else {
                    // 如果当前字符不同，取前一个状态的最大值
                    f[i + 1][j + 1] = Math.max(f[i][j + 1], f[i + 1][j]);
                }
            }
        }
        // 返回最终结果，即text1和text2的最长公共子序列长度
        return f[n][m];
    }

}
